全是重點！Meta將測試快速學習期數據不足、符合資格的廣告主將可以按應用選擇加入SKAN 4.0等

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Learning Phase機器學習階段優化測試

在未來幾周，Meta將針對廣告管理工具中，機器學習階段投放狀態的幾項改善展開測試。測試包括：

● 快速學習期數據不足：一旦投放系統預測廣告組無法按時退出學習階段，廣告組就會顯示學習期數據不足的狀態。

● 新的學習期數據不足指南：學習期數據不足的廣告組可能會收到更具體的操作建議，以便能順利退出學習階段。(例如：Audience limited card [暫譯] 受眾限制信息卡)

● 縮短學習階段：自上次重大修改后，某些廣告組也許可以在未達到50次優化事件門檻的情況下提早結束學習階段。

Meta預計這些測試將在11月中旬收尾。

機器學習階段：最佳實踐 - 1

● 等到廣告組退出機器學習階段再編輯廣告組。在機器學習階段，廣告組表現的波動性較大，所以此時的成效通常不足以預示未來的表現。

● 避免執行會導致廣告組重新進入機器學習階段的非必要編輯操作。

● 避免廣告數量過多。可以通過合并類似廣告組的方式合并學習過程。

● 使用合理的預算。如果您設置的預算過低或過高，廣告投放系統會無法準確分辨需要優化的用戶。請設置充足預算，以獲得至少50次優化事件總數，并避免頻繁更改預算（這會導致廣告組重新進入機器學習階段）。

如果學習期數據不足？

● 擴大受眾群

● 提高競價或費用控制額

● 更換優化事件。考慮選擇發生頻率更高的優化事件。例如：從優化“購物”事件改為優化"加入購物車"事件。

機器學習階段：最佳實踐 - 2

● 通常情況下，使用廣告系列預算優化的廣告組的初始“機器學習”過程需要多久？

與廣告組預算所需時間相同。

● 對一個廣告組進行大幅調整（即在廣告組層級進行的調整）會導致相同廣告系列中的其他廣告組重新進入機器學習階段嗎？

不會，只要是在廣告組層級上進行的調整，相同廣告系列中的其他廣告組都不會重新進入機器學習階段。

● 將新的廣告組添加到廣告系列會導致其余的廣告組重新進入機器學習階段嗎？

不會，將廣告組添加到使用廣告系列預算優化的廣告系列中，將不會導致相同廣告系列中的其他廣告組重新進入機器學習階段。

Meta對SKAN4.0的支持與更新

●?公測（可選）：在部分廣告主參與Alpha測試后，合資格的廣告主將可以按應用選擇加入SKAN 4.0。如有興趣，您須在2023年10月6日前選擇加入。所提供的支持范圍與最初在Meta廣告成效分析API 中發布的范圍相同。

●?為選擇加入的廣告主提供SKAN 4.0新功能公開測試：2024年第一季度，我們將擴SKAN 4.0的公測并納入新功能，如廣告管理工具報告和事件管理器 UI，以便設置粗略轉化狀態值。

請注意，無論您的SKAN 4.0狀態如何，您都可以繼續測試并運用全事件衡量開展應用推廣廣告系列。此外，如前所述，當您過渡到 SKAN 4.0時，由于SKAN 4.0和SKAN 3.0之間的延遲窗口存在差異，我們預計這將導致轉化值有所降低。一旦從Apple收到了轉化結果，它們就會被發布。

使用SKAN4.0獲得有關IOS應用推廣廣告的更多成效分析

借助Meta廣告成效分析AIP提供的SKANnetwork4.0回傳數據，獲得有光iOS應用推廣廣告的更多成效衡量分析數據。

全事件衡量使用Meta的歸因方法并在Meta技術內運行，而SKANnetwork則可對各個發行商渠道進行轉化歸因。

所有使用成效分析API的廣告主都將能夠訪問這些數據，具體取決于其配置的轉化設置方案。

此外，如果廣告主使用移動應用成效衡量合作伙伴（MMP）并滿足適當的條件，也可通過MMP訪問這些數據。

使用應用事件API或應用事件轉化API的廣告主也可通過Apple的SKAN API訪問這些數據。

引入粗略轉化狀態值

除了SKAN 3中熟悉的原0-63轉化狀態值（現稱“精細狀態值”）外，SKAN 4.0還引入了接收粗略轉化狀態值的功能，這些轉化狀態值被“細分”為低、中或高級，并且可在這三個回傳時間窗中的任何一個中收到。

例如，廣告主可以將“高”定義為“購物”，將“中”定義為“加入購物車”，將“低”定義為“注冊”。

首次回傳可能是精細數據或粗略數據，具體取決于隱私閾值的設定，第二次和第三次回傳僅為粗略數據。

改進SKAdNetwork配置的實用技巧

● 為最接近您業務目標的下層漏斗事件劃分優先順序并進行優化。

● 考慮為您的SKAdNetwork配置添加上層（例如查看內容或點擊鏈接）和中層漏斗事件（將商品加入心愿單等）。過度依賴購物等下層漏斗事件可能并非是報告和優化的最佳選擇，因為許多下層漏斗事件可能不會在轉化時間窗內發生。轉化時間窗由Apple確定，可能會因SKAdNetwork的具體版本而有所不同。

● 如果您想要在自己的SKAdNetwork配置中啟用轉化價值最大化，請添加較窄的價值范圍，并考慮 1 天購物價值。較窄的價值范圍可有助于捕獲更準確的轉化價值，如此便可以更好地衡量廣告花費回報 (ROAS) 和表現。

了解價值范圍：

https://www.facebook.com/business/help/378857770047703

● 如果您使用iOS版Facebook SDK，并希望系統自動支持SKAdNetwork版本4.0的粗略轉化價值，請確保您的SKAdNetwork配置所含事件不超過3個。粗略轉化價值可讓您在較長的時間范圍內接收額外的轉化事件數據，這可能有助于改善投放優化和報告。如果您的配置中目前所含事件超過3個，則可能需要考慮捆綁應用事件。

AEM vs SKAN 4.0?

全事件衡量 (AEM) 以及Apple的SKAdNetwork 都是可以用來衡量iOS 14+ 用戶應用安裝事件的廣告歸因方法。

報告差異的原因可能是：

● 報告延遲：Meta的歸因方法提供近乎實時報告，而SKAN報告則有至少24小時的延遲。

● 對比單渠道和跨渠道成效：Meta的歸因方法在Meta技術解決方案內運作。

● 歸因設置差異：Meta的歸因方法與SKAdNetwork使用不同的統計時間窗：對于安裝事件，Meta基于“點擊后1天內” 歸因設置，而SKAdNetwork歸因則是發生在用戶點擊廣告后跳轉到應用的商品頁面并在30天內安裝應用時。對于安裝后事件，Meta報告基于“點擊后1天內”或“點擊后7天內”，而SKAdNetwork數值則根據不同的版本而有所不同。

● 事件配置：請務必采用在iOS版Facebook SDK中設置轉化事件的相同方式來配置和定義轉化事件

● 應用事件使用Meta針對iOS 14+ 的歸因方法的資格

● 廣告發布狀態：由于SKAN報告存在延遲，因此在廣告系列剛剛開始或停止投放時，您可能會發現Meta的歸因方法與SKAdNetwork數值之間存在較大差異。請先留出幾天時間等待數據趨于穩定，然后再進行對比。

● 轉化量較低

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